向量数据库学习路径推荐🧭
针对不同的学习基础学习者，本教程提供了不同的学习路径供大家学习参考。 学习者也可以根据自己的需求进行专项学习，Faiss/Milvus根据实际场景选择。
一、零基础入门路径（循序渐进，夯实基础）
适合人群：完全零基础 / 初次接触向量数据库 目标：循序渐进，建立完整认知体系与基础实操能力
阶段1：核心概念认知（建立底层逻辑）
- 第一部分 基础学习篇 - Chapter 1 项目介绍
- 第一部分 基础学习篇 - Chapter 2 为什么需要向量数据库
- 第五部分 补充内容 - 向量基础知识（选学）
阶段2：核心原理理解（掌握核心算法）
- 第一部分 基础学习篇 - Chapter 3 向量嵌入算法基础
- 第一部分 基础学习篇 - Chapter 4 向量搜索算法基础
- 第一部分 基础学习篇 - Chapter 5 ANN 搜索算法（重点理解IVF、HNSW概念，跳过复杂代码实战）
阶段3：轻量实战落地（建立实操体感）
- 第一部分 基础学习篇 - Chapter 6 实现你自己的向量数据库
- 第二部分 Faiss 教程 - Chapter 1 FAISS 入门与环境搭建
- 第二部分 Faiss 教程 - Chapter 2 FAISS 核心索引实战（聚焦Flat、IVF基础使用）
阶段4：入门级工具拓展（接触主流向量库）
- 第三部分 Milvus 教程 - Chapter 1 Milvus 向量数据库入门：认知与架构
- 第三部分 Milvus 教程 - Chapter 2 Milvus 核心概念：数据模型与索引体系
- 第三部分 Milvus 教程 - Chapter 3 Milvus 基础操作：PyMilvus核心API实战
进阶拓展（完成基础后可选）
- 第二部分 Faiss 教程 - Chapter 3 FAISS 核心功能进阶（仅学复合索引基础）
- 第三部分 Milvus 教程 - Chapter 4 Milvus的AI应用开发：基于BM25的混合搜索实战
- 第四部分 AI应用开发 - project 1 基于FAISS框架RAG实战项目
二、有RAG基础人群路径（聚焦检索优化，落地实战）
适合人群：已做过 RAG / LLM 应用 目标：聚焦检索层优化，实现工程级落地
阶段1：核心原理快速衔接（关联RAG场景）
- 第一部分 基础学习篇 - Chapter 2 为什么需要向量数据库（理解RAG检索瓶颈解决方案）
- 第一部分 基础学习篇 - Chapter 4 向量搜索算法基础（关联RAG相似度匹配逻辑）
- 第一部分 基础学习篇 - Chapter 5 ANN 搜索算法（重点学HNSW/IVF在RAG中的应用）
阶段2：高性能检索引擎实战（优化RAG检索层）
- 第二部分 Faiss 教程 - Chapter 2 FAISS 核心索引实战（Flat/IVF/HNSW选型）
- 第二部分 Faiss 教程 - Chapter 3 FAISS 核心功能进阶（复合索引、批量检索）
- 第二部分 Faiss 教程 - Chapter 4 FAISS 性能调优与评估（Recall/延迟/内存调优）
- 第二部分 Faiss 教程 - Chapter 5 FAISS 工程化落地实战（集成到RAG工程）
阶段3：分布式向量库与RAG融合（进阶落地）
- 第三部分 Milvus 教程 - Chapter 3 Milvus 基础操作（PyMilvus API快速掌握）
- 第三部分 Milvus 教程 - Chapter 4 Milvus的AI应用开发：基于BM25的混合搜索实战
- 第三部分 Milvus 教程 - Chapter 6 选学部分（Milvus reranker优化检索精度）
进阶拓展
- 第三部分 Milvus 教程 - Chapter 5 Milvus的AI应用开发：图像检索应用实战
- 第五部分 补充内容 - Meta-Chunking策略（智能文本切分提升RAG精度）
- 第五部分 补充内容 - 检索理论极限（理解RAG检索性能边界）
三、有传统数据库（DB）基础人群路径（迁移经验，聚焦差异）
适合人群：MySQL / ES / 分布式数据库背景 目标：迁移已有经验，理解向量数据库的本质差异
阶段一：核心差异认知（从 DB 视角理解向量检索）
- 第一部分 基础学习篇 - Chapter 2 为什么需要向量数据库（对比传统DB检索瓶颈）
- 第一部分 基础学习篇 - Chapter 5 ANN 搜索算法（向量索引vs传统DB索引）
阶段2：主流向量库架构与实战（复用DB经验）
- 第二部分 Faiss 教程 - Chapter 2 FAISS 核心索引实战（向量索引设计逻辑）
- 第二部分 Faiss 教程 - Chapter 4 FAISS 性能调优与评估（复用DB调优思路）
- 第二部分 Faiss 教程 - Chapter 5 FAISS 工程化落地实战（服务化/工程结构）
- 第三部分 Milvus 教程 - Chapter 1 Milvus 向量数据库入门：认知与架构（分布式向量库vs传统分布式DB）
- 第三部分 Milvus 教程 - Chapter 2 Milvus 核心概念：数据模型与索引体系（Collection/Partition vs 表/分区）
- 第三部分 Milvus 教程 - Chapter 3 Milvus 基础操作：PyMilvus核心API实战（向量库CRUD）
阶段3：分布式向量库与AI应用落地（进阶）
- 第三部分 Milvus 教程 - Chapter 6 选学部分（Milvus底层架构详解）
- 第四部分 AI应用开发 - project 2 基于Milvus框架的Agent项目
- 第四部分 AI应用开发 - project 3 基于Milvus和ArangoDB的RAG系统（多库融合）
进阶拓展
- 第三部分 Milvus 教程 - Chapter 4/5（混合搜索/图像检索，拓展AI应用场景）
- 第五部分 补充内容 - FusionANNS架构设计（GPU加速检索vs传统DB硬件优化）
- 第五部分 补充内容 - 聚类算法（关联传统DB分库分表/数据聚类）
- 第五部分 补充内容 - 检索理论极限（向量检索性能边界vs传统DB